Почему идеальный алгоритм тормозит: физика памяти и кеш-френдли-код

Вы написали алгоритм, который по сложности O(n) и должен летать, но на практике он еле ползёт. Скорее всего, проблема не в количестве операций, а в том, как данные расположены в памяти. Процессор не читает их по одному байту — он захватывает блоки (кеш-линии), и если код заставляет его прыгать по разным адресам, мощнейший CPU простаивает в ожидании.

В статье объясняют, что такое кеш-френдли-подход и почему одни и те же структуры данных на разных языках работают с разной скоростью. Разбирают, как устроены уровни кеша, почему обход матрицы по строкам быстрее, чем по столбцам, и как предсказуемость ветвлений влияет на производительность. Отдельно показывают, где применимы программные кеши вроде Redis и в чём подвох.

Если хотите перестать гадать, почему код «тупит», и начать писать так, чтобы процессор был на вашей стороне, смотрите материал: https://thecode.media/keshfrendli-kod/

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Паттерны современного Node.js

Node.js за годы сильно изменился: от эпохи колбэков и повсеместного CommonJS до современного, чистого и стандартизированного подхода. Если вы пишете на нём уже несколько лет, вы сами видели, как код стал проще, структурированнее и ближе к веб‑стандартам.

Это не только косметические изменения: это фундаментальный сдвиг в подходе к серверной разработке на JavaScript. Современный Node.js меньше полагается на внешние библиотеки, упрощает архитектуру и делает разработку понятнее и приятнее. Давайте разберёмся, в чём суть этих изменений и почему они важны для ваших приложений в 2025 году. Переходите по ссылке: https://habr.com/ru/articles/933702/

#nodejs

@tproger_web
Читайте также в VK и Max

Создаём портфолио в формате 2D-игры на JavaScript

Это один из креативных способом показать свои скилы и впечатлить рекрутера/тимлида/интервьюера.

Гайд по разработке: https://youtu.be/wy_fSStEgMs
Демо: https://jslegenddev.github.io/portfolio/
Исходники: https://github.com/JSLegendDev/2d-portfolio-kaboom

#javascript

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Симулятор ESP32 и Arduino в браузере: Wokwi для экспериментов без железа

Wokwi — онлайн-симулятор, где можно проектировать и отлаживать схемы с ESP32, Arduino, Raspberry Pi Pico, STM32 прямо в браузере. Не нужны платы, датчики и макетная плата: всё работает виртуально, включая дисплеи, моторы и сенсорные экраны.

Это удобно для быстрого прототипирования, обмена проектами ссылкой и изучения периферии без покупки железа. А через интеграцию с Tiny Tapeout собранную схему можно превратить в реальный чип.

Попробовать: https://wokwi.com/

#инструменты #diy

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Бригада дежурит под спойлером: Флаг --dangerously-skip-permissions — это реальная (и рискованная) опция, которая пропускает запросы на подтверждение опасных действий. Благодаря ему AI беззаботно творит код и может сделать даже неожиданные действия, например, удалить важные данные.

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Claude Code: 15 фишек, которые превращают терминал в супер-помощника

Создатель инструмента показал, как выжать из него максимум, и многие возможности окажутся полезными даже тем, кто только начинает знакомство с AI-кодингом.

Для новичков это шанс быстрее влиться в процессы: не запоминать все команды Git, не сидеть часами над рутиной, а делегировать повторяющиеся действия Claude.

Все 15 скрытых возможностей с примерами использования в статье: https://tproger.ru/articles/sozdatel-claude-code-pokazal-15-skrytyh-vozmozhnostej---ot-mobil

#claude

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Машина Тьюринга в Minecraft: как редстоун превращает игру в учебник computer science

Машина Тьюринга — абстрактное вычислительное устройство из ленты, головки и таблицы правил. Построить её в реальности сложно, но в Minecraft — вполне. Автор использовал редстоун как логические вентили и собрал полноценную модель.

Для новичка это наглядный пример, как фундаментальная теория превращается в работающий механизм. В статье разобраны ячейки памяти, сдвиговый регистр для перемещения головки, ячейки программы и система управления — всё это вместе выполняет заданный алгоритм (например, инкремент числа).

Если хотите увидеть, как из базовой логики рождаются вычисления, или просто любите Minecraft — смотрите схемы и видео: https://habr.com/ru/articles/1016582/

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

CI/CD: как перестать бояться деплоя

CI (непрерывная интеграция) автоматически собирает и тестирует код при каждом коммите. CD (непрерывная доставка) доводит проверенный код до продакшена вручную или автоматически. Всё это настраивается через файл конфигурации в репозитории, например .github/workflows/ci.yml.

Исследования DORA показывают: команды с развитым CI/CD деплоятся в 208 раз чаще и восстанавливаются после сбоев в тысячи раз быстрее. А настроить всё можно за день.

Подробное руководство с примерами и пошаговым чек-листом читайте в статье: https://tproger.ru/articles/chto-takoe-ci-cd--nepreryvnaya-integraciya-i-dostavka

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

🐳 Docker vs Kubernetes: чем они отличаются?

Кому-то этот пост покажется совсем легким, но давайте незабывать, что тут собрались новички. А их может запутать вся эта терминология. Но ничего, сейчас разберемся что к чему.

Docker – платформа для упаковывания приложений в контейнеры. Она позволяет «закатать» ваше приложение со всеми зависимостями в образ и запускать этот образ на любом сервере одинаково. Kubernetes – система оркестрации контейнеров. Она управляет тысячами Docker-контейнеров в кластере: автоматический деплой, масштабирование, балансировка и восстановление. Иными словами, Docker решает, как упаковать и запустить одно приложение, а Kubernetes – как запустить множество таких контейнеров надёжно и эффективно.

Плюс Docker: лёгкий старт и повторяемость окружения (работает везде одинаково).
Плюс Kubernetes: высокая отказоустойчивость и автоматизация развёртывания. Но Kubernetes добавляет сложности: вам потребуется понимание кластеров, YAML-манифестов и DevOps-процессов.

Часто используют их вместе: Docker создаёт образ, а Kubernetes управляет его развёртыванием в продакшене. На практике большинство крупных компаний используют оба инструмента совместно.

#простымисловами #devops #docker #kubernetes

Здравый смысл туда же

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Одна строчка кода, положившая телефонную сеть США на 9 часов

В 1990 году в коде коммутаторов AT&T была ошибка: программист использовал break внутри switch, ожидая, что он прервёт только внутренний if, но в языке C break выходит из ближайшего switch целиком. Из-за этого при высокой нагрузке маршрутизаторы начинали бесконечно перезагружаться, передавая ошибку соседним узлам. За несколько часов сеть, считавшаяся сверхнадёжной, полностью рухнула.

Последствия: 70 миллионов несбывшихся звонков, убытки в 60 миллионов (сегодня это более 120 млн) и 500 отменённых авиарейсов. Ошибка просуществовала в продакшене почти год и проявилась только при аномальной нагрузке.

Для начинающего разработчика это история о том, как важны знание языка, контроль качества и тестирование под нагрузкой, а также готовность к быстрому откату. Даже один break может стать причиной грандиозного коллапса.

Подробная хроника и технические детали — в материале: https://habr.com/ru/companies/beget/articles/1009300/

React или Vue — как выбрать первый фреймворк и не пожалеть

Оба фреймворка делают одно и то же: помогают строить интерактивные интерфейсы из компонентов. Разница — в подходе и в том, что ждёт вас на рынке.

Vue проще начать. Шаблон, скрипт и стили живут в одном файле .vue — это интуитивно. Меньше настройки, понятнее ошибки. Хороший выбор, если хотите быстро освоить компонентный подход и начать делать проекты.

React сложнее на старте из-за JSX и большего количества концепций, но вакансий с ним в 3–4 раза больше. Экосистема шире, и большинство крупных компаний работают именно с ним.

Практический совет: если учитесь и хотите как можно быстрее написать что-то работающее — начните с Vue. Если цель — найти работу в крупной компании в ближайший год — учите React. Концепции переносятся: зная один, освоите второй за 1–2 недели.

Более подробное сравнение: https://tproger.ru/articles/react-vs-vue-v-2026-godu--kakoj-frejmvork-vybrat

#javascript #frontend

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Узнали? Согласны?

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Kubernetes простыми словами: зачем нужен оркестратор контейнеров

Вы уже знаете Docker, но зачем ещё и Kubernetes? Когда контейнеров много, управлять ими вручную сложно: нужно следить за падениями, нагрузкой, обновлениями. Kubernetes автоматизирует это: перезапускает упавшие контейнеры, распределяет трафик и обновляет приложение без простоя.

Для новичка система кажется сложной из-за терминов (поды, сервисы, деплойменты), но на практике логика понятна. Статья объясняет основы оркестрации без лишних деталей: кластер, поды, роль Kubernetes в облачной разработке.

Читайте материал: https://tproger.ru/articles/chto-takoe-kubernetes--orkestraciya-kontejnerov-prostymi-slovami

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

7 TUI-инструментов, которые сделают консоль удобнее

Переключение в браузер ради конвертации видео или добавления лицензии к проекту — привычка, от которой сложно избавиться. Но новые TUI-утилиты закрывают эти задачи прямо в терминале.

Среди подобранного:
— MONICA — интерактивная надстройка над ffmpeg без необходимости помнить флаги;
— lic — одна команда для создания файла LICENSE из официальной базы GitHub;
— PNANA — терминальный редактор между nano и vim с tree-sitter подсветкой синтаксиса и поддержкой мыши;
— CodeWeaver — собирает всю кодовую базу в один Markdown-файл, чтобы удобно скармливать проект ИИ-ассистенту.

Плюс ещё три утилиты: поиск торрентов в консоли, часы и таймер для терминала, генератор .gitignore. Все свежие, большинство вышли в последние месяцы.

Подборка: https://tproger.ru/articles/ot-ffmpeg-do-torrentov-dlya-terminala--7-novyh-tui-instrumentov--kotorye-sovetuem

#инструменты

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен

Собрали всё, что нужно знать о Python — от первой строчки до middle-уровня

Python — язык №1 в мире по TIOBE 2026. Его выбирают за то, что рабочий код можно написать уже через несколько часов знакомства. Но потом часто теряешься: что учить дальше и в каком порядке?

В путеводителе по Python разобраны все ключевые темы по порядку: типы данных и duck typing, функции с замыканиями и декораторами, ООП с магическими методами, asyncio и GIL, веб-фреймворки Django / Flask / FastAPI, Data Science и тестирование с pytest. Плюс свежее: Python 3.14 получил экспериментальный JIT-компилятор — язык ускоряется, не теряя простоты.

#python

Знаю, что навайбкожено, но не могу доказать

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Интерактивный визуализатор того, как GPT генерирует текст — прямо в браузере

Карпати недавно опубликовал microgpt — полный GPT в 200 строках Python без зависимостей. Один разработчик сделал из этого обучающий сайт: открываете страницу, листаете — и видите пошагово, как нейросеть генерирует имена.Никакой установки, всё работает в браузере. Если хотите понять, что происходит внутри трансформера, но академические статьи пока кажутся тяжёлыми — хорошая точка входа.

Вам больше заходят такие интерактивные визуализаторы или лучше статьи и видео?

#ии #python

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Как джуниору доказать, что в него нужно вкладываться

В комьюнити вот уже который год живет стандартная присказка: «Джунов больше не берут». Да и вы сами замечаете, что на ваше резюме с уникальными сопроводительными письмами тоже никто не отвечает. Получается, в ИТ путь закрыт?

На самом деле, нет. Компании продолжают нанимать новичков, платить им, тратить время на их обучение. Только делают они это осторожно, потому что боятся, что:
— вы накрутите опыт и сольетесь за полгода,
— из-за этого они потеряют время и деньги на ваш и будущий наём.

Поэтому задача джунов трансформируется: теперь нужно доказать, что вы стоите инвестиций. Как это делать, читайте в статье на сайте Тпрогер.

Один из важных и непростых инсайдов — сразу на добротную зарплату претендовать не получится. Нужно будет принять, что первый год придется работать за минимальную сумму, которая покрывает ваши базовые потребности. Зато дальше — больше. Но об этом в материале.

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)

Как протестировать доступность сайта без единого инструмента — просто клавиатурой

Автоматические анализаторы вроде Lighthouse находят часть проблем с доступностью, но не могут воспроизвести реальный опыт пользователя, который не пользуется мышью. А для этого достаточно пяти клавиш:

Tab — переходит вперёд по интерактивным элементам (ссылки, кнопки, поля, чекбоксы). Три вещи, которые нужно проверить: фокус переходит к следующему элементу, вокруг него виден индикатор фокуса, порядок переходов логичный сверху вниз.

Shift + Tab — движение назад. Важно убедиться, что обратный порядок тоже логичный.

Enter — активирует элемент: переходит по ссылке или отправляет форму.

Пробел — меняет состояние на текущем экране: ставит или снимает галочку с чекбокса. Чекбоксы и радиокнопки должны объявлять своё текущее состояние (включено / выключено) для скринридеров.

Стрелки — читают страницу построчно, включая alt-текст изображений. В отличие от Tab, который перепрыгивает текст между элементами, стрелки позволяют пройти через весь контент.

Подробнее можно прочитать в статье.

Попробуйте прямо сейчас: уберите мышь и пройдите по любому своему проекту только клавиатурой. Далеко уйдёте?

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)